本发明涉及配电站房室内人员及设备的定位方法，尤其涉及一种基于多种传感测距技术的配电站房室内定位系统的定位方法。
背景技术：
随著智能电网的深入发展，无人值守变电站、配电站房的广泛建设，对于站内设备的巡视、检修、作业安全和系统运维等提出了更高要求。基于gps、北斗等卫星等室外定位技术的国网gis平台已承载生产管理、营销管理、规划设计、应急抢修等多项业务，但卫星信号在室内信号衰减迅速，无法满足对配电站房内人员及设备的室内定位需求。
常用的室内定位技术有超声波定位技术、红外定位技术、蓝牙定位技术、zigbee定位技术、uwb定位技术以及rfid定位技术等。不同的定位技术存在着不同的定位范围，精确度也各有不同，但其中最根本的关键点在于定位算法。常用的定位算法主要分为两大类：一类是基于测距的定位算法，通过测量节点间距离、角度等计算出目标节点的坐标位置；另一类是基于非测距的定位算法，根据网络的连通性和拓扑结构来确定目标位置，往往要求网络站点之间的部署要相对密集，易产生较大误差。因此，目前的室内定位系统，多数情况下都采用基于测距的定位算法。现有的测距算法主要有：基于信号到达时间的测距算法(包括tof、toa和tdoa算法)、基于信号到达角度的aoa测距算法以及基于信号强度的rssi(receivedsignalstrengthindication)测距算法。尤其是基于接收信号强度rssi的定位技术以其低功耗、低成本、易于实现等优点，得到了无线传感器网络研究学者们的青睐。
由于配电站房中高压开关柜等金属物品较多，折射、反射容易产生多径干扰，强电磁场的杂波也容易对测距信号产生干扰。这些因素导致采用rssi室内定位方法的误差很大，一些与位置相关的应用无法实现。
三边测量原理：三个坐标已知的信标节点a(x1,y1)、b(x2,y2)、c(x3,y3)，一个待定位的未知节点的坐标(x,y)，其中信标节点到未知节点的距离分别为d1、d2、d3，通过求解信标节点与位置节点的距离方程组：(x1-x)2+(y1-y)2＝d12、(x2-x)2+(y2-y)2＝d22、(x3-x)2+(y3-y)2＝d32，可以得到d(x,y)。
技术实现要素：
本发明针对目前单一室内定位技术的不足，提出一种基于多种传感测距技术室内定位系统的定位方法，并对坐标求解方程式通过加权赋值排序以减少误差，提高室内定位精度。对现有配电站房辅助应用系统的传感设备改进，扩充测距和定位功能，最终实现低成本、高精度的配电站房室内定位系统。
为了达到上述目的，本发明提供一种基于多种传感测距技术室内定位系统的定位方法，其特征在于，所述室内定位系统包括：未知节点，包括携带无线传感器模块随机进入室内的需要确定位置的人员或设备；信标节点，包括在室内具有确定位置并且能够测定与所述未知节点距离的无线传感器、微波红外传感器或视频传感器；以及通过通信连接所述未知节点和/或所述信标节点的定位服务器；所述室内构建有平面直角坐标系，并确定各个所述信标节点的坐标；
所述未知节点坐标d(x,y)的确定方法包括如下步骤：
s1、至少三个所述信标节点分别检测各自所述信标节点与所述未知节点的距离；
s2、构建有排序的方程组：
其中，x1、x2……xn分别表示得出排序由前到后的方程的信标节点的横坐标；
y1、y2……yn分别表示得出排序由前到后的方程的信标节点的纵坐标；
d1、d2……dn分别表示得出排序由前到后的方程的信标节点到所述未知节点的距离；
所述有排序的方程组的排序方法为：由无线传感器构成的信标节点得出的方程排在最前，由视频传感器构成的信标节点得出的方程次之，由微波红外传感器构成的信标节点得出的方程排在最后；
由相同类型传感器构成的信标节点得出的方程之间排序方法为：由距离所述未知节点越远的所述信标节点得出的方程排序越靠前；
s3、求解所述步骤s2中的方程组，得到未知节点的坐标，求解方法如下：
用方程组中前n-1个方程减去第n个方程，得到方程组(2-2)；
将方程组(2-2)线性化为：
ax＝b(2-3)
其中：
x＝[x,y]t
用最小二乘法求解方程组(2-3)得到未知节点坐标结果：
x＝(ata)-1atb(2-4)
s4、将所述未知节点的坐标结果反馈给所述定位服务器。
优选方式下，所述无线传感器构成的信标节点的测距方法如下：
s21、所述无线传感器构成的信标节点定期广播自身的位置信号(xi,yi)，所述未知节点接收端接收所述位置信号；
所述未知节点接收端接收到的信号强度(rss)为：
pr(d)＝pt+gt-pl(d)(3.1-1)
式中，pr(d)为接收信号强度指示rssi(dbm)；pt(dbm)，gt分别为发射信号功率和发射天线增益；
s22、根据ieee802.15.4标准，给出简化的信号衰减模型为：
s23、根据公式(3.1-2)求出未知节点到信标节点距离d。
优选方式下，所述微波红外传感器构成的信标节点的测距方法如下：
s31、改进所述微波红外传感器的微波部分电路和器件，使之能通过天线向外发射和接收频率稍有不同的两个电波f1和f2，这两个波的反射波的多普勒频率也稍有不同；
s32、测定这两个多普勒输出信号成分的相位差为
s33、确定微波传感器安装俯视角α，利用公式(3.2-2)下列公式求出二维平面距离d：
d＝d3*cos(α)(3.2-2)。
优选方式下，所述视频传感器构成的信标节点的测距方法如下：
s41、所述视频传感器获取所述未知节点的图像；
s42、获取视频传感器参数及图像参数；
所述视频传感器参数及图像参数包括：视频传感器高度h、图像坐标中心对应的世界坐标点与摄像头在y轴上的距离o3m、镜头中心点的图像坐标q1(ucenter,vcenter)、测量像素点的图像坐标p1(u,0)，q1(u,v)、实际像素的长度xpix、实际像素的宽度ypix、摄像头焦距f；
s43、根据下列公式计算出所述视频传感器到所述未知节点在二维平面的距离d；
β＝α-γ
所述视频传感器到所述未知节点在二维平面的距离d为：
本发明利用多种传感测距技术，并对坐标求解方程式通过加权赋值排序；有效的提高室内定位精度，减小定位误差；同时对现有配电站房辅助应用系统的传感设备改进，扩充测距和定位功能，成本低廉，精度高。
附图说明
图1是本发明的模型示意图；
图2是本发明的实施例中视频测距传感器处理流程图；
图3是本发明的实施例中视频测距模型示意图；
图4是本发明的实施例中室内定位系统架构图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。
本发明一种基于多种传感测距技术室内定位系统的定位方法，如图1所示，所述室内定位系统包括：未知节点，包括携带无线传感器模块随机进入室内的需要确定位置的人员或设备；信标节点，包括在室内具有确定位置并且能够测定与所述未知节点距离的无线传感器、微波红外传感器或视频传感器；以及通过通信连接所述未知节点和/或所述信标节点的定位服务器；所述室内构建有平面直角坐标系，并确定各个所述信标节点的坐标。
定位系统采用二维平面空间模型，即每个节点的位置信息都由二维平面坐标(x,y)表示，节点间相对定位方式。
节点分为信标节点和未知节点。信标节点指预先部署在室内，位置信息由系统预先标定过的固定节点。未知节点指待定位的，通常是可移动的临时节点。
室内定位系统主要由一个室内定位服务器，多个已知自身位置的信标节点和待定位的未知节点组成。信标节点可以是无线传感器节点，微波红外传感器或视频传感器节点，未知节点指待定位的携带无线传感器的人员或设备。
室内定位模型采用基于距离的定位机制以及基于三边测量原理的极大似然估计算法实现对未知节点的定位。具体指通过若干个信标节点的位置坐标和他们到未知节点的距离，然后联立方程组求出未知节点的位置坐标。
三边测量原理在背景技术中已有详细的解释，在此不再赘述。
信标节点部署应遵循以下原则：(1)未知节点应能得到至少3个信标节点到自身的距离，才能计算自己的平面坐标。因此室内任一位置，都应在最少3个信标节点测距范围内。(2)盲区和死角是因为室内设备或物体遮挡造成，可通过调整传感器安装位置或角度优化。(3)信标节点越多部署越合理，定位精度越高。(4)不同传感器测距精度依次为微波红外传感器(毫米级)、视频传感器(分米级)、无线传感器(米级)，因此对定位精度要求高的应用，尽量多部署测距精度高的信标节点传感器。
所述未知节点坐标d(x,y)的确定方法包括如下步骤：
s1、至少三个所述信标节点分别检测各自所述信标节点与所述未知节点的距离。
步骤s1中所描述的至少三个所述信标节点，是指在室内空间有限时，能够以最大程度发挥所述信标节点的测距功能，并非是指可以布置无限多个；所述信标节点至少布置三个。
未知节点通过人员或设备携带的无线传感器，并利用无线传感网络自组网特性自动加入配电站房的室内定位系统并开始启动定位。
未知节点在进入某由无线传感器构成的信标节点发送范围内，在接收信标节点坐标信号的同时，根据信号强度和衰减模型计算出与该信标节点的距离。
当未知节点进入某由视频传感器构成的信标节点视距范围时，图像接入室内定位服务器视频图像处理单元，通过单目视觉测距技术，实现对未知节点的测距，再通过无线传感网络将该视频信标节点坐标和距离数据，下发给未知节点作为自定位计算依据。
当未知节点进入某由微波传感器构成的信标节点监测范围时，微波信标节点完成对未知节点的测距，测距数据通过有线上传室内定位服务器，再通过无线传感网络将该微波信标节点坐标和距离数据，下发给未知节点作为自定位计算依据。
当未知节点接收到n(可灵活配置，n≧3)个信标节点的坐标和距离信息后，根据定位算法计算出自身位置坐标信息，并上传定位服务器。未知节点位置信息按定位周期刷新。
当未知节点脱离站房室内无线传感网络后，定位过程结束。
需要说明的是，上述文字表述仅仅为说明不同类型信标节点与未知节点交互过程和处理方法，它们可能并发，也可能因信标节点部署情况变化。
s2、构建有排序的方程组；
根据多个所述信标节点的位置坐标，以及所述信标节点到所述未知节点之间的距离构建多个方程，并对多个所述方程进行排序，排序方法为：由无线传感器构成的信标节点得出的方程排在最前，由视频传感器构成的信标节点得出的方程次之，由微波红外传感器构成的信标节点得出的方程排在最后。
由相同类型传感器构成的信标节点得出的方程之间排序方法为：由距离所述未知节点越远的所述信标节点得出的方程排序越靠前。
本实施例中，使用极大似然估计法进行对未知节点的坐标信息进行计算。通过分析极大似然估计法进行求解方程未知节点位置可知，该算法得出的估计值是使前n-1个方程和最后一个方程n误差间的差异平方和最小，并不能让每个方程与真实位置间的误差最小；同时方程组(2-1)化为线性方程后，使用最小二乘法解的准确性受参考方程式的影响；最后一个方程式的信标节点的的测距误差会对极大似然估计法定位误差产生较大影响。
极大似然估计法：
(1)对不同测距精度的测距技术得出的方程式，引进权重概念对1～n个方程式进行加权排序，权重越大排序越后；微波测距权重15～20、视频测距权重6～10，无线传感测距权重1～5，具体权重在系统部署、标定时确定。
(2)对同一测距技术得出的方程式，引进置信度概念进行同类间再排序，距离小的方程式理论上测距误差越少，赋予更高的置信度，置信度越高排序越后。
(3)进一步可以优化的，在保证n≧3情况下,可运用登普斯特-沙夫尔(d-s)证据理论等方法舍弃一些测距误差明显偏大的方程式，减小对计算估计值造成的干扰。
(4)通过重新排序，保证第n个方程式在1～n个方程式组中，是n个测距方程式中误差最小的。
(5)运用极大似然估计法对新的方程组计算，并通过最小二乘法来解方程从而得到未知节点的位置坐标估计。
通过上述方法构建出的有排序的方程组为：
其中，x1、x2……xn分别表示得出排序由前到后的方程的信标节点的横坐标；
y1、y2……yn分别表示得出排序由前到后的方程的信标节点的纵坐标；
d1、d2……dn分别表示得出排序由前到后的方程的信标节点到所述未知节点d(x,y)的距离；
s3、求解所述步骤s2中的方程组，得到未知节点d的坐标，求解方法如下：
用方程组中前n-1个方程减去第n个方程，
将方程组线性化为：
ax＝b(2-3)
其中：
x＝[x,y]t
用最小二乘法求解方程组(2-3)得出未知节点坐标结果：
x＝(ata)-1atb(2-4)
s4、将所述未知节点的坐标结果反馈给所述定位服务器。
下面对本发明中三种类型传感器构成的信标节点测距原理分别进行说明。
1.上述构成信标节点的无线传感器的测距原理如下：
构成信标节点的无线传感器硬件部分无须做任何改动，软件部分增加定时广播功能。
无线传感器网络信标节点，定期广播自身位置信息(xi,yi)，未知节点根据接收到的信号强度来计算出信号的传播损耗，然后利用理论或经验的信号传播模型将传播损耗转化为距离信息。
考虑到室内环境，由于存在多径、非视距、绕射等问题的影响，本技术方案采用对数-常态阴影模型。
接收端接收到的信号强度(rss)为：
pr(d)＝pt+gt-pl(d)(3.1-1)
式中，pr(d)为接收信号强度指示rssi(dbm)；pt(dbm)，gt分别为发射信号功率和发射天线增益。
最终，根据ieee802.15.4标准，给出简化的信号衰减模型为：
根据公式(3.1-2)可求出未知节点到信标节点距离d。
2.上述构成信标节点的微波红外传感器的测距原理如下：
改进微波红外传感器的微波部分电路和器件，使之能通过天线向外发射和接收频率稍有不同的两个电波f1和f2，这两个波的反射波的多普勒频率也稍有不同。测定这两个多普勒输出信号成分的相位差为
若微波传感器安装俯视角为α，下列公式求出二维平面距离d：
d＝d3*cos(α)(3.2-2)
3.上述构成信标节点的视频传感器的测距原理如下：
视频传感器为半球全景摄像头，采用网线与室内定位服务器相连，平时作为视频监控设备使用，当移动物体(人员、设备)进入配电站房，作为测距信标节点使用，图像处理和基于单目视觉的测距模型，由基于小孔成像原理和单帧静态图像组成。
如图2所示，图像分析和处理步骤分为：预处理、图像的特征提取、特征测量、目标物测距和测距结果上传室内定位服务器。
摄像头的外部参数室内坐标(xi,yi)，高度h，俯视角α在安装部署时标定，内部参数镜头中心点图像坐标、像素长宽、摄像头焦距f、图像像素安装部署时标定，或通过onvif协议实时获得。
如图3所示，已知：摄像机高度h、图像坐标中心对应的世界坐标点与摄像头在y轴上的距离o3m、镜头中心点的图像坐标q1(ucenter,vcenter)、测量像素点的图像坐标p1(u,0),q1(u,v)、实际像素的长度xpix、实际像素的宽度ypix、摄像头焦距f；
根据公式：
β＝α-γ
最后，可求出视频传感器到未知节点在二维平面的距离d。
需要说明的是，上述对无线传感器的测距原理、微波红外传感器的测距原理、视频传感器的测距原理的描述仅是本发明中所采用的最佳实施方式，以往的测距技术中已有采用无线传感器、微波红外传感器以及视频传感器进行距离测量，在此不进行一一描述。
室内定位系统架构如图4所示。室内定位系统架构分传感测距层、定位引擎软件层、用户api层、应用软件层。
传感测距层主要由无线传感测距、视频测距、微波测距以及与未知节点通信的空中接口协议组成。共同完成各信标节点到未知节点的距离测量工作，并通过空中接口协议传给未知节点，未知节点根据定位算法完成自身定位，并通过无线传感网络将自定位信息上传定位服务器。
定位引擎软件层主要包括通信协议、信标节点数据库、测距模型及算法。通信协议包括无线传感网、rs485以及tcp/ip，信标节点数据库存取信标节点位置信息、标定信息、室内二维空间模型和平面图等，测距模型及算法主要实现微波、视频的测距计算。
用户api为应用软件提供数据接口。
应用软件实现定位显示、轨迹回放等基础功能及应用定位数据的电子围栏、巡检、过程管理、考勤分析、巡检机器人等拓展功能。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明披露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。